中新網遼寧新聞12月17日電 神經元激活機制是計算神經科學研究的核心問題。近日，遼寧工程技術大學軟件學院姜文濤副教授、袁姮副教授和劉萬軍教授，通過廣義非線性系統理論，闡明了神經元信號衰減激活機理。相關研究成果已在《Cell》子刊《Patterns》期刊在線發(fā)表。

　　在計算神經科學中，神經元模型主要用于模擬生物神經元的行為，從而幫助科學家理解大腦的工作原理以及開發(fā)人工神經網絡。借鑒生物學習機制，揭示生物神經元的激活機理，可以有效推動深度學習技術的進步。

　　但是生物神經元的激活機制因涉及復雜的生理、電生理和分子生物學過程，導致研究非常困難，雖然科學家提出了許多卓越的神經元模型，但由于沒有簡明的數學原理，它們在深度學習領域的普及應用非常受限。

　　“神經元激活機制通過精密的電生理特性和復雜的生化反應，使得神經系統能夠在變化多端的環(huán)境中高效運作。隨著計算神經科學研究的深入，我們有望更加全面地理解神經元激活機制，從而推動腦科學、人工智能等領域的跨越式發(fā)展。”袁姮副教授說。

　　團隊采用了一種跨學科的研究方法，利用廣義非線性系統來模擬、推理和論證神經元的信號激活過程，闡明了神經元衰減激活機理，設計了神經元的衰減激活方法和數學模型。該模型與哈佛大學公布的生物神經元細胞內電刺激記錄具有高度的相似性和吻合度，有望在人工智能和腦科學等領域發(fā)揮重要作用。(完)